從荒野肉食，到石屋暖風，從茹毛飲血，到良田炊耕，工具在人類歷史中佔據著濃墨重彩極為重要的作用。殘凶猛獸，溫茹文明，這其中，工具的發明和使用更是標誌著從動物向人類的完美過渡。雕版制而文字始，紡專出而乃衣裳，水輪興而農耕利，瓦刀成而雕浮樑，從第一次工業革命到現在的工業4.0，中國製造正在奮起而勃發，從汽輪機到現在的無人駕駛，無一不顯示著人類對新工具發明和使用的執著。現在，人類正視圖從認識人類本身的角度去認識世界，人工智能便應運而生。人工智能技術的興起，又使得人們開始思考如何使機器像人一樣進行判斷和操作，而在汽車領域，這便是無人駕駛技術。

展覽中的自動駕駛汽車於2017年紐約

自動駕駛技術的前世今生

自動駕駛技術結合多種先進的傳感器來感知道路周圍的環境，如雷達、激光雷達、聲納、GPS、里程計和慣性測量單元等。先進的自動駕駛控制系統利用這些傳感器來解釋感官信息，以確定適當的導航路徑，以及障礙和相關標誌等。

慣性測量單元

自20世紀20年代以來，針對自動駕駛系統（ADS）的實驗已經開始。第一輛真正意義上的自動駕駛汽車是1977年由日本筑波機械工程實驗室研發的。在行駛中，車輛跟蹤白色街道標記，並由車輛上的兩個攝像機進行記錄，同時使用模擬計算機進行信號處理與道路判斷。在高架軌道的實驗中，該車輛達到了每小時30公里的速度。

卡內基梅隆大學，自動駕駛技術另一重要研發實驗室

自動駕駛原型車出現在20世紀80年代。美國在1991年撥款6.5億美元用於國家自動公路系統的研究，該系統通過自動化，高速公路嵌入在車輛中的自動化技術以及車輛與公路基礎設施之間的協作網絡，展示了自動駕駛技術。直到2005年，受到美國陸軍和海軍的資助，自動駕駛汽車不僅在速度方面取得了新的進步，在更復雜的條件，如控制和傳感器系統方面也取得了更優秀的推動能力。

2017年，奧迪表示其最新的A8將採用“奧迪AI”以每小時60公里（37英里/小時）的速度進行自動化駕駛，並且駕駛員在行駛中不必進行行駛安全檢查，例如經常抓住方向盤進行人為干預等。據稱奧迪A8是世界上第一款達到3級自動駕駛的量產車，同時奧迪將成為第一家使用激光掃描儀以及相機和超聲波傳感器進行自動駕駛的汽車廠商。

奧迪A8車型概覽

自動駕駛汽車新方式：汽車之眼

在自動駕駛技術發展如火如荼的今天，人們更加追求一種簡單、經濟、準確的自動駕駛新方法。傳統激光雷達因其卓越的性能和超高的精度，已經被廣泛用作自動駕駛車輛的光學之眼，並且已經成為自動駕駛汽車配備感知路徑中三維物體所需的新傳感器工具。

特斯拉自動駕駛汽車

大多數專家認為，激光雷達傳感器是自動駕駛汽車安全感知行人、汽車和道路上其他危險的唯一可行方法。這些利用激光進行探測和測距的激光雷達傳感器被安裝在汽車的車頂上，並利用激光創建周圍環境的三維點圖，通過光速來測量物體距離，並進行信息判斷。但是激光雷達造價昂貴，同時其安裝方式也會為車輛帶來無形的風險。除此之外，立體攝像機也被用在自動駕駛汽車上。立體攝像機就像人眼一樣，依靠兩個視角來確定道路上物體的深度與位置，這看起來很有前途，但是它們在目標檢測方面的準確度低得可憐。

現在，一種更簡單的方法得以問世：在自動駕駛車輛上，利用擋風玻璃兩側的兩個相對低廉的立體攝像機，就能以接近激光雷達的精確度和更小的經濟成本探測到道路上的目標。研究人員發現，從鳥瞰圖而不是更傳統的正面圖來分析捕捉到的圖像，其準確度提高了兩倍以上，使得立體相機成為激光雷達的一個可行的低成本替代品。

而這一切的實現又離不開人工智能算法。對於大多數自動駕駛汽車來說，攝像頭或傳感器捕捉到的數據都是使用卷積神經網絡進行分析的。卷積神經網絡是一種機器學習方式，更是一種人工智能算法。卷積神經網絡通過應用過濾器識別與圖像相關的模式來識別圖像。這些卷積神經網絡已經被證明非常擅長識別標準彩色照片中的物體，但如果從正面表示，它們會扭曲三維信息。因此，當研究者將圖像從正面的視角轉換成從鳥瞰圖上觀察到的點雲時，自動駕駛識別的準確度提高了兩倍多。

傳統駕駛對人的損害與自動駕駛對比示意圖

尾聲

自動駕駛技術不僅僅是技術的進步，更應是一種法律的約束。當自動汽車的駕駛者從人類的控制轉移到自動化的汽車技術時，可能需要現有責任法律的完善來確定當事人的傷害和損害負責劃分，並處理潛在的人類居住者之間的利益衝突等。

儘管如此，技術的進步是有目共睹的，雖然科技是一把雙刃劍，但是可以相信在不久的將來，自動駕駛技術必將為人類造福。